AI 요약관련 정보

• AI 에이전트의 예측 불가능성, 환각 현상, 확장 시 높은 비용 문제로 인해 LLM 관측 가능성(observability)이 매우 중요합니다. 🤖
• 제공된 시스템은 AI 에이전트의 실행된 액션, 사용된 토큰, 그리고 관련 비용을 완벽하게 추적하여 가시성을 확보합니다. 📊
• 성공적인 실행과 오류 발생 시 모두 로그를 기록하며, 오류 시에는 에러 메시지와 함께 액션 및 토큰 사용이 없음을 명확히 보여줍니다. 🚨
• AI 에이전트 노드에서 'return immediate steps' 옵션을 활성화하여 에이전트가 수행한 중간 단계(도구 호출, 매개변수, 응답, 토큰)를 상세히 캡처합니다. ⚙️
• 에이전트 설정에서 'on error stop workflow' 대신 'continue using an error output'을 선택하여 성공 및 오류 경로를 분리하고 각각의 로깅을 가능하게 합니다. 🚦
• n8n 코드 노드를 활용하여 중간 단계 JSON 데이터를 파싱하고, 도구 호출 목록(steps), 토큰 사용량, 그리고 총 비용을 정확하게 계산하여 데이터를 정제합니다. 💻
• 정제된 데이터는 Google Sheets에 타임스탬프, 워크플로우 이름, 입력/출력, 액션, 토큰, 총 비용 등의 필드로 자동 로깅되어 중앙 집중식 관리가 가능합니다. 📝
• 액션 및 토큰 데이터는 JSON.stringify 함수를 사용하여 가독성 높은 배열 형식으로 변환되어 로그에 기록됩니다. 📖
• Google Sheets에 축적된 로그 데이터를 통해 워크플로우별 비용 분석 및 사용량 추이 파악 등 심층적인 분석이 가능합니다. 📈
• 에이전트 자체는 성공 경로로 진행되었으나 내부 도구에서 오류가 발생한 경우에도, 에이전트의 액션과 비용은 정상적으로 기록되며 오류 메시지가 함께 제공됩니다. ⚠️
• 이 n8n 워크플로우 및 Google Sheets 템플릿은 무료 커뮤니티를 통해 제공되어 사용자가 쉽게 자신의 에이전트에 적용할 수 있습니다. 🎁